在这个简单的示例中，您将发现xrange优于range的优势：

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 4.49153590202 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 7.04547905922 seconds

在xrange的情况下，上面的示例没有反映出任何明显更好的内容。

现在看看下面的例子，与xrange相比，range真的很慢。

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 0.000764846801758 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer() 

print "time taken: ", (t2-t1)  # 2.78506207466 seconds

使用range，它已经创建了一个从0到100000000的列表（耗时），但xrange是一个生成器，它只根据需要生成数字，也就是说，如果迭代继续的话。

在Python-3中，范围功能的实现与Python-2中的xrange功能的实现相同，而他们在Python-3中取消了xrange

快乐编码！！

请参阅本文，了解range和xrange之间的差异：

引用：

range返回您所认为的结果：连续列表整数，具有以0开头的定义长度。xrange，返回一个“xrange对象”，它的行为非常像迭代器

什么range在运行时返回静态列表。xrange返回一个对象（其作用类似于生成器，尽管它肯定不是一个），在需要时从中生成值。

什么时候使用哪个？

如果你想为一个巨大的范围生成一个列表，比如10亿，特别是当你有一个“记忆敏感系统”，比如手机时，可以使用xrange。如果要在列表中重复多次，请使用范围。

PS：Python 3.x的range函数==Python 2.x的xrange函数。

在python 2.x中

range（x）返回一个列表，该列表是在内存中用x元素创建的。

>>> a = range(5)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4]

xrange（x）返回一个xrange对象，它是一个生成器obj，可以根据需要生成数字。它们是在for循环（惰性评估）期间计算的。

对于循环，这比range（）稍快，内存效率更高。

>>> b = xrange(5)
>>> b
xrange(5)

此外，if do list（xrange（…））将等同于range（…）。

所以列表很慢。

而且xrange确实没有完全完成序列

这就是为什么它不是一个列表，而是一个xrange对象

python中的xrange（）和range（）的工作方式与用户类似，但当我们讨论如何使用这两个函数分配内存时，就会出现不同。

当我们使用range（）时，我们为它正在生成的所有变量分配内存，因此不建议与要生成的大量变量一起使用。

另一方面，xrange（）一次只能生成一个特定的值，并且只能与for循环一起使用，以打印所需的所有值。